原文:目標檢測的評價指標(TP、TN、FP、FN、Precision、Recall、IoU、mIoU、AP、mAP)

. TP TN FP FN GroundTruth 預測結果 TP True Positives : 真的正樣本 正樣本 被正確分為 正樣本 TN True Negatives : 真的負樣本 負樣本 被正確分為 負樣本 FP False Positives : 假的正樣本 負樣本 被錯誤分為 正樣本 FN False Negatives :假的負樣本 正樣本 被錯誤分為 負樣本 . Preci ...

2020-12-07 09:40 0 1361 推薦指數:

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【602】語義分割評價指標 IoU mIoU precision recall F1 的計算

參考:語義分割代碼閱讀---評價指標mIoU的計算 參考:(分割網絡評價指標)dice系數和IOU之間的區別和聯系 參考:【621】numpy.array 的邏輯運算 參考:numpy.bincount詳解 參考:深度學習之語義分割中的度量標准   寫在前面,關於計算 ...

Mon Jul 12 06:22:00 CST 2021 1 491
目標檢測模型評價指標IoUmAP

@ 目錄 一、IOU 二、mAP 2.1 簡介 2.2 計算方法 三、模型速度 一、IOU 交並比loU(intersection-over-union) 二、mAP 2.1 簡介 mAP(mean average ...

Wed Jun 24 18:46:00 CST 2020 0 1172
目標檢測中的precisionrecallAPmAP計算詳解

大雁與飛機 假設現在有這樣一個測試集,測試集中的圖片只由大雁和飛機兩種圖片組成,如下圖所示: 假設你的分類系統最終的目的是:能取出測試集中所有飛機的圖片,而不是大雁的圖片。 現在做如下的定義 ...

Mon Apr 01 00:29:00 CST 2019 3 3461
目標檢測中的precisionrecallAPmAP計算詳解

交並比IoU衡量的是兩個區域的重疊程度,是兩個區域重疊部分面積占二者總面積(重疊部分只計算一次)的比例。如下圖,兩個矩形框的IoU是交叉面積(中間圖片紅色部分)與合並面積(右圖紅色部分)面積之比。 Iou的定義 在目標檢測任務中,如果我們模型輸出的矩形框與我們人工標注的矩形框的IoU值大於 ...

Fri Mar 06 04:28:00 CST 2020 3 5994
 
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